alpha, beta, pos = nextStep(chesses, dep, color, last_alpha, last_beta) 函数参数列表的值为:全部的棋子chesses、深度dep(越大表示越浅,为0时表示叶子节点)、当前执棋方的棋子颜色color(通过颜色判断当前节点是Max节点还是Min节点)、父节点的α和β值last_alpha、last_beta,返回值为当前节点α和β值alpha...
市面上比较常用的五子棋算法是博弈树极大极小值alpha-beta剪枝算法,该算法可以分成四个部分来讲解,它们是环环相扣的:博弈树-极大极小值搜索-负值极大法-alphaβ剪枝。 博弈树 博弈树(Game Tree)是博弈论中的一个概念,用于表示博弈过程中的各种可能走法和对应的结果。它是树结构,树的每个节点表示...
通过alpha-beta剪枝进行优化: 如果当前轮到自己下棋(is_me为True),更新alpha值为评估值value和alpha的较大值。 如果轮到对手下棋(is_me为False),更新beta值为评估值value和beta的较小值。 如果评估值value大于alpha,则更新alpha为value。 如果depth等于最大搜索深度(DEP),记录当前位置x和y。
通过维护一个局面分的最佳区间,在搜索过程中对于造成区间矛盾(不可能取到更优值)的情况下剪枝,就是所谓的α-β剪枝。
单选题Alpha-Beta剪枝算法中,剪枝的目的是什么? A.增加搜索深度 B.减少搜索宽度 C.减少搜索节点,提高搜索效率 D.提高搜索的准确性参考答案:C解析:Alpha-Beta剪枝的主要目的是通过减少搜索树中不必要的节点来提高搜索效率。 单选题在Alpha-Beta剪枝中,Alpha值代表什么?
这个二人博弈的(未标号)博弈树如(a)所示,顶点中的数值表示当时剩余的石子数。面临的布局为0的游戏者获胜。而(b)中顶点中的数值表示该博弈树的0-1标记,根的标记为0,表示乙存在必胜策略。 当然,先计算全部的博弈树再进行顶点标记的做法的开销比较大;而α-β剪枝(alpha-beta剪枝)方法可以将其大大降低。
alpha:alpha剪枝的初始值,表示极大值。 beta:beta剪枝的初始值,表示极小值。 函数的作用是在博弈树中进行搜索,并返回评估值。 函数的执行流程如下: 1. 约束条件检查:如果已经有一方获胜或者搜索深度为0,则返回当前局面的评估值,表示当前局面的好坏程度。
对于博弈类人工智能,其中一个方法就是:博弈树极大极小值alpha-beta剪枝搜索。 是不是觉得这个名字很牛逼, 但经过我的详细解读, 你马上就会发现,原来不过如此。 对于要实现一个会智能下五子棋的AI,要怎么去实现呢?自然想到的方法就是,让计算机把每一步的可能性都试一遍,看走在那效果最好。 其实就是搜索的方法...
五子棋是一种经典的棋类游戏,因其简单而富有策略性而备受欢迎。近年来,随着人工智能技术的发展,使用各种算法来实现五子棋 AI 已经成为一个热门研究方向。其中,博弈树算法,特别是 Alpha-Beta 剪枝算法,是常用的选择之一。本文将探讨如何使用 Python 实现一个简单的五子棋 AI,并解释其核心原理。
构造博弈树时，每个节点表示一个确定状态，通过评价函数评估双方得分，利用树的深度遍历搜索最优策略。搜索过程称为minimax搜索，交替考虑Max节点（一方采取最大化策略）和Min节点（一方采取最小化策略）。为优化搜索效率，引入Alpha-beta剪枝技术。Max节点的Beta值初始化为父节点值，当子节点的Alpha值大于父...